扩写马氏距离的优点在于其不受量纲影响即两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关并且可以消除变量之间的相关性干扰。
马氏距离的优点不仅在于其不受量纲影响，还在于其能够更准确地反映样本之间的相似性或差异性。与欧氏距离和曼哈顿距离相比，马氏距离考虑了数据之间的相关性，可以更好地消除变量之间的相关性干扰，从而更准确地衡量不同样本之间的距离。此外，马氏距离还可以用于降维和聚类等数据分析领域，具有广泛的应用价值。
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